
_START_ARTICLE_
تحويل صفة صورة غير مرتبط بمقياس
_START_PARAGRAPH_
تحويل صفة صورة غير مرتبط بمقياس أو Scale-invariant feature transform, SIFT هي خوارزمية في مجال الرؤية الحاسوبية طورها البروفيسور الكندي ديفيد لو في عام 1999. وتعتبر من أهم الخوارزميات المستخدمة لأغراض التعرف على الاجسام والبحث عن الصور ضمن خدمة الجوجل. كما تستعمل لربط مجموعة من الصور المتداخلة لتكوين صورة بانوراما من خلال تحديد نقاط في الصور المراد مقارنتها. كل نقطة توصف بشعاع مؤلف من 128 مركبة, ويتم حساب التشابه بين نقطتين بواسطة المسافة الاقليدية بين شعاعيهما. تتسم هذه الميزات بانها غير مرتبطة بالتحويلات الهندسية Geometry Transformations للصورة كالدوران Rotation والتدرج Scaling (التصغير والتكبير) والتي تنجم عن دوران آلة التصوير أو تغير نقطة التقاط الصورة viewpoint, كما أنها غير مرتبطة بشكل جزئي بالتحويلات الضوئية Photogrammetry Transformations كتغير التمايز Contrast أو السطوع Brightness والتي تنجم على سبيل المثال بسبب عمل آلة التصوير في اوقات مختلفة (ليل أو نهار) أو تحت طقس مختلف (غائم أو مشمس وغير ذلك).
_START_SECTION_
الخوارزمية
_START_PARAGRAPH_
تتألف الخوارزمية من أربع مراحل رئيسية
_START_SECTION_
اكتشاف النقاط المميزة في الصورة Keypoints والتي ستشكل المراكز للصفات المرشحة
_START_PARAGRAPH_
يتم تحويل الصورة المراد معالجتها الي صورة اسود وأبيض فيما إذا كانت ملونة ثم يتم تمثيلها بارقام حقيقية بحيث تصبح قيم البكسل محصورة ضمن المجال (0-1) بدلا من المجال (0-255) لكي يمكن ترشيحها بواسطة مرشح غاوص._NEWLINE_تطوى الصورة الناتجة مع مرشح غاوص بشكل متكرر أربع مرات على الأقل لكي تكون مجموعة من الصور لها ذات الابعاد تدعى الاوكتاف الأول. ثم تصغر الصورة الأخيرة بمعامل 2 عن طريق حذف كل ثاني سطر وكل ثاني عمود ثم تطوى هذه الصورة المصغرة مع مرشح غاوص بنفس العدد في المرة الأولى بحيث نحصل على الاوكتاف الثاني وهكذا يكرر التصغير والطي حتى تبلغ ابعاد الصورة حدا معينا لم تعد معه تضهر أي تفاصيل واضحة مهمة. حالما تنتهي هذة العملية نحصل على ما يدعي الهرم الغاوصي Gaussian Pyramid الذي يمكن تمثيله رياضيا بدالة ثلاثية المتحولات يرمز له بـ ، حيث تشير كل من x، y الي إحداثيات النقطة في الصورة اما  فهي الانحراف المعياري لمرشح غوص والذي يتغير من صورة إلى صورة ضمن الهرم بسبب الطي المتكرر. _NEWLINE_لتفسير ذلك نفترض انه لدينا صورة  نريد ترشيحهاباستخدام مرشح غاوص  ذو انحراف معياري  نحصل على صورة جديدة مرشحة كما هو موضح في العلاقة التالية  _NEWLINE_و إذا تكرر الترشيح بنفس المرشح نحصل على صورة ثالثة _NEWLINE_ _NEWLINE__NEWLINE_و من المعلوم ان  _NEWLINE_و بالتعويض في العلاقة التي قبلها نجد_NEWLINE_ _NEWLINE_الأمر الذي يفسر تغير الانحراف المعياري بسبب الطي التكرر._NEWLINE_انطلاقا من الهرم الغاوصي ومن خلال طرح كل صورتين متجاورتين من كل اوكتاف نحصل على ما يدعى هرم الفرق الغاوصي Difference of Gaussian Pyramid DoG._NEWLINE_الذي يرمز له بـ  _NEWLINE_ _NEWLINE_حيث يدل الرمز  على تغير الانحراف المعياري من صورة لأخرى بسبب الطي المتكرر. _NEWLINE_انطلاقا من هرم الفرق الغاوصي يتم تحديد مواقع البكسلات ذات القيم المتطرفة (العظمى والصغرى) عن طريق مقارنة قيمتها مع قيم جيرانها الثمانية في نفس الصورة وقيم جيرانها التسعة الموجودة في الصورة التي من فوقها والتسعة التي من تحتها ضمن كل اوكتاف, إذا كانت أكبر أو اصغر من كل الـ 26 بكسل المحيطة بها يتم تعليم هذه النقطة كمركز لصفة محتملة.